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第1题
LDA（线性区别分析)与PCA（主成分分析)均是降维的方法，下面描述不正确的是（)。
A.PCA和LDA均是基于监督学习的降维方法
B.假设原始数据一共有K个类别，那么LDA所得数据的降维维度小于或等于K−1
C.LDA降维后所得到维度是与数据样本的类别个数K有关(与数据本身维度无关)
D.PCA对高维数据降维后的维数是与原始数据特征维度相关(与数据类别标签无关)
第4题
利用BARIUM.RAW中的数据。 （i)用前119次观测（即不包含1988年的最后12个月观测)，估计线性趋势模
利用BARIUM.RAW中的数据。
(i)用前119次观测(即不包含1988年的最后12个月观测)，估计线性趋势模型
。这个回归的标准误是什么？
(ii)同样用除了最后12个月以外的所有数据，估计chnimp的一个AR(1)模型。把这个回归的标准误与第(i)部分中的标准误相比较。哪一个模型提供了更好的样本内拟合？
(iii)用第(i)和第(ii)部分中的模型计算1988年12个月的提前一期预测误差。(每个方法都应该得到12个预测误差。)计算并比较这两种方法的RMSE和MAE。就样本外提前一期预测而言，哪种方法效果更好？
(iv)在第(i)部分的回归中添加月度虚拟变量。它们是联合显著的吗？(当我们检验联合显著性时，不必担心误差中轻度的序列相关。)
第8题
逻辑斯蒂回归和线性区别分析均可完成分类任务，下面描述正确的是（)。
A.逻辑斯蒂回归和线性区别分析都是直接在数据原始空间进行分类
B.以上都不正确
C.逻辑斯蒂回归可直接在数据原始空间进行分类，线性区别分析需要在降维所得空间中进行分类
D.逻辑斯蒂回归在降维所得空间中进行分类，线性区别分析在数据原始空间进行分类
